Искусственный интеллект и преподавание английского языка в России и мире: подготовка к будущему

Автор: Попов Андрей Юрьевич

Организация: МБОУ «СОШ №6»

Населенный пункт: Белгородская область, г. Шебекино

Еще несколько лет назад использование искусственного интеллекта (далее - ИИ) в обучении иностранным языкам воспринималось как эксперимент. Сегодня генеративные модели, интеллектуальные помощники и автоматизированные системы оценки становятся частью повседневной практики преподавателей по всему миру.

Главный вопрос больше не звучит как «нужно ли использовать ИИ?». Намного важнее другое: как интегрировать его в обучение таким образом, чтобы технологии усиливали профессиональную роль учителя, а не подменяли ее.

Для преподавателей английского языка этот вопрос особенно актуален. Именно языковое образование оказалось одной из первых областей, где генеративный ИИ начал использоваться массово: от подготовки уроков и проверки письменных работ до разговорной практики и персонализированной обратной связи.

Почему именно преподавание языков оказалось в центре ИИ-революции?

Большие языковые модели обучаются на текстах. Поэтому именно языковые дисциплины получили один из самых мощных инструментов автоматизации.

Современный ИИ способен:

- генерировать тексты практически любого жанра;

- поддерживать диалог;

- адаптировать сложность материала;

- объяснять грамматические явления разными способами;

- создавать упражнения за считанные секунды;

- анализировать письменные работы учащихся.

От цифровой грамотности к ИИ-грамотности.

Еще несколько лет назад ключевой компетенцией преподавателя считалась цифровая грамотность - умение использовать электронные образовательные ресурсы, онлайн-платформы и интерактивные сервисы. В настоящее время этого уже недостаточно. Все большее значение приобретает ИИ-грамотность (AI Literacy) - способность понимать принципы работы генеративных моделей, критически оценивать их ответы, выявлять ошибки, учитывать ограничения алгоритмов и безопасно интегрировать ИИ в образовательный процесс. В современной зарубежной и отечественной педагогике данная концепция признается базисной для формирования квалификации учителя.

Для преподавателя английского языка ИИ-грамотность означает не только владение современными сервисами, но и понимание того, когда использование ИИ действительно способствует развитию языковой компетенции учащегося, а когда снижает его самостоятельную познавательную активность.

Также умение формулировать качественные запросы (prompt engineering) постепенно становится новой академической компетенцией. Исследователи рассматривают Prompt Engineering как новую разновидность цифровой академической грамотности преподавателя. Пользователи ИИ учатся давать четкие инструкции на английском языке, уточнять требования, анализировать полученные ответы и вести многоэтапный диалог с моделью. Таким образом, развивается не только цифровая грамотность, но и коммуникативная компетенция. Некоторые зарубежные университеты, например, Колумбийский университет в Нью-Йорке уже включают основы Prompt Engineering в программы подготовки будущих преподавателей иностранных языков.

Образовательные преимущества.

Учителя в целом сходятся во мнении, что инструменты на базе ИИ открывают большой потенциал для языковой практики и автономного обучения по всем четырем ключевым языковым навыкам.

Продуктивные навыки: говорение и письмо.

Наиболее заметная польза ИИ ощущается при генерации устной и письменной речи, где критически важна персонализированная обратная связь:

Говорение и произношение: Персональные голосовые помощники (например, Alexa в США от компании Amazon или Алиса от Яндекса, которую также можно попросить разговаривать с пользователем на английском языке) выступают в роли собеседников, не вызывающих у учащихся психологического напряжения. Инструменты автоматического распознавания речи помогают улучшить произношение и удержание в памяти гласных/согласных звуков, заметно снижая тревожность перед публичными выступлениями.

Письмо и грамматика: ИИ-программы проверки грамматики (такие как Grammarly) и инструменты нейронного машинного перевода (такие как Google Translate) помогают учащимся сократить количество грамматических ошибок, увеличить лексическое разнообразие и создавать грамматически правильные и качественные тексты.

Рецептивные навыки: чтение и аудирование.

Чтение: Компьютерные игры, виртуальные миры и интерактивные сценарии позволяют изучать лексику в естественном контексте и поддерживают развитие коммуникативной компетенции благодаря высокой степени вовлеченности учащихся. Делают они это гораздо глубже, чем могут предложить традиционные учебники.

Аудирование: Новые исследования подчеркивают рост популярности «чат-ботов для совместного обучения» и приложений для изучения языков (не только английского), которые ведут студентов через упражнения на аудирование и предоставляют поддерживающую, непредвзятую среду для многократного повторения.

Персонализация обучения.

Одним из наиболее перспективных направлений считается персонализированное обучение. Генеративные модели способны адаптировать уровень сложности текста, изменять лексику, подбирать темы с учетом интересов обучающегося, создавать индивидуальные упражнения и мгновенно предоставлять обратную связь. При грамотном использовании это позволяет приблизиться к модели индивидуального сопровождения каждого ученика даже в многочисленных классах. Практика показывает, что данные возможности уже начинают использоваться педагогами.

В рамках авторского опроса, проведенного среди 18 преподавателей английского языка на муниципальном методическом объединении: 67% (12 из 18) опрошенных учителей используют ИИ для генерации урочных материалов, и лишь 33% (6 человек) используют его для составления планов уроков. Полученные результаты отражают тенденции в небольшой группе опрошенных педагогов и не претендуют на репрезентативность, но по сути, ИИ уже становится личным методистом педагога.

Как меняется преподавание английского языка?

Традиционная роль преподавателя	Роль преподавателя в эпоху ИИ
Источник знаний	Куратор и навигатор информации
Автор всех учебных материалов	Редактор и эксперт материалов, созданных с помощью ИИ
Проверяющий ошибки	Интерпретатор ошибок и наставник
Лектор	Фасилитатор общения и совместной работы
Контролер выполнения заданий	Организатор исследовательской и проектной деятельности
Единственный источник обратной связи	Наставник, дополняющий автоматическую обратную связь ИИ
Передает знания	Развивает критическое мышление, медиаграмотность и ИИ-грамотность

Генеративный ИИ постепенно смещает акцент с воспроизведения информации на ее анализ. Если раньше ученик демонстрировал знания, самостоятельно составляя текст, то сейчас все большую ценность приобретает умение оценить качество текста, улучшить его, аргументировать внесенные изменения и объяснить выбор языковых средств.

Использование генеративного ИИ приводит не только к появлению новых цифровых инструментов, но и к постепенной трансформации самой методики обучения иностранным языкам.

Если традиционная модель предполагала передачу знаний от преподавателя к учащемуся, то современная образовательная практика все больше ориентируется на совместное создание знаний, решение коммуникативных задач и развитие критического мышления.

В этой модели ИИ становится не источником готовых ответов, а инструментом обсуждения, анализа и совершенствования собственных идей учащегося.

Поэтому все большее распространение получают задания нового поколения:

- анализ ошибок, допущенных ИИ;

- редактирование текстов, созданных нейросетью;

- сравнение нескольких вариантов ответа;

- аргументация собственного выбора;

- коллективное обсуждение качества материалов, предложенных ИИ.

Подобные виды деятельности позволяют сохранить активную роль обучающегося и одновременно развивают навыки критической оценки информации.

Таким образом, искусственный интеллект меняет не столько содержание обучения иностранному языку, сколько организацию образовательного процесса. Основной акцент постепенно смещается с воспроизведения информации на ее интерпретацию, критическую оценку и применение в новых коммуникативных ситуациях.

Подводные камни: предвзятость, цифровой разрыв и технические сбои:
несмотря на оптимизм, внедрение ИИ сопряжено с очевидными рисками, с которыми образовательное сообщество обязано бороться.

Стандартизация и культурная предвзятость: модели ИИ в основном обучаются на западных массивах данных, а значит, они несут в себе скрытый посыл о том, что именно считать «стандартным» языком. Это создает риск исключения региональных языковых вариантов и локальных форм английского (например, Google Translate).

Проблема «объяснимости»: ИИ работает на основе прогностических алгоритмов. Поскольку мы не можем до конца объяснить, почему та или иная большая языковая модель выдает конкретный ответ, учителям и студентам становится невероятно трудно оспаривать ее предвзятость.

Цифровой разрыв: Если ИИ будет беспрепятственно интегрироваться в хорошо обеспеченные образовательные системы, но останется недоступным для систем с низким уровнем ресурсов, существующее глобальное неравенство только увеличится. Сюда же можно добавить проблему доступности ИИ в России в принципе, большинство стандартных моделей у нас недоступны.

В России интеграция ИИ имеет собственную специфику. Ограниченный доступ к части зарубежных сервисов стимулировал развитие отечественных решений (таких как YandexGPT, GigaChat). Вместе с тем сохраняются проблемы, связанные с локализацией языковых моделей, качеством работы с английским языком, соблюдением законодательства о персональных данных и отсутствием единых методических рекомендаций по использованию ИИ в образовательных организациях.

Академическая нечестность: страхи, связанные с плагиатом, списыванием и чрезмерной зависимостью от автоматизированных инструментов, вызывают серьезную когнитивную перегрузку и тревогу среди педагогов.

Новые форматы оценивания: появление генеративного ИИ заставляет пересматривать традиционные формы контроля. Домашние эссе и письменные проекты больше не могут рассматриваться как безусловное свидетельство уровня владения языком. Все большую роль начинают играть устные экзамены, проектная деятельность, защита выполненной работы, портфолио, а также задания, предполагающие анализ и редактирование текстов, созданных искусственным интеллектом.

Роль учителя: сосуществование или вымирание?

Заменит ли ИИ человека-учителя? Ответ экспертов - пока еще «нет».

Во многих исследованиях высказывается мнение, что к 2030 году ИИ все еще не сможет обучать английскому языку полностью без участия человека. Изучение языка - это прежде всего социальный, эмоциональный и культурный процесс. ИИ не способен воспроизвести человеческую интуицию, эмпатию, язык тела или управление классом в реальном времени. Несмотря на стремительное развитие технологий, современные большие языковые модели не обладают педагогической интуицией. Они не способны полноценно учитывать эмоциональное состояние учащегося, динамику отношений внутри класса, особенности возрастной психологии и мотивационные факторы. Именно поэтому эффективность использования ИИ во многом определяется профессиональной компетентностью преподавателя.

Эволюция задач преподавателя:

Педагогическая задача	Эффективнее выполняет ИИ	Эффективнее выполняет преподаватель
Подбор упражнений под заданную тему	✓ За несколько секунд генерирует десятки вариантов разного уровня сложности	Определяет, какие задания действительно соответствуют целям конкретного урока
Дифференциация материалов	✓ Быстро адаптирует текст под уровни A1–C2, возраст и интересы учащихся	Решает, насколько такая адаптация педагогически оправдана
Создание тестов и рабочих листов	✓ Автоматически создает задания различных форматов	Проверяет качество, корректность и соответствие программе
Проверка грамматики и орфографии	✓ Находит большинство языковых ошибок практически мгновенно	Объясняет причины ошибок и формирует устойчивые языковые навыки
Анализ письменной речи	✓ Выделяет повторяющиеся ошибки, предлагает варианты улучшения	Оценивает логику, аргументацию, стиль и коммуникативную задачу текста
Индивидуальная языковая практика	✓ Может работать с учеником неограниченное время, обеспечивая мгновенную обратную связь	Поддерживает мотивацию, развивает коммуникативную уверенность и преодолевает психологические барьеры
Генерация примеров	✓ Создает практически неограниченное количество примеров, диалогов и ситуаций	Отбирает наиболее удачные примеры с учетом культурного контекста и уровня группы
Мониторинг успеваемости	✓ Быстро анализирует результаты тестирования и выявляет типичные ошибки	Интерпретирует причины затруднений и корректирует образовательную траекторию
Планирование урока	✓ Предлагает структуру занятия, идеи активностей и дополнительные материалы	Проектирует урок с учетом особенностей конкретного класса и образовательных целей
Управление учебной дискуссией	Ограничено: поддерживает диалог, но не управляет групповой динамикой	✓ Организует взаимодействие, стимулирует обсуждение и сотрудничество
Развитие критического мышления	Может предложить материалы и вопросы	✓ Помогает анализировать информацию, сопоставлять точки зрения и формировать собственную позицию
Эмоциональная поддержка	Ограничена заранее заданными алгоритмами	✓ Распознает эмоциональное состояние учащихся, проявляет эмпатию и выстраивает доверительные отношения
Формирование учебной мотивации	Напоминает, предлагает задания и отслеживает прогресс	✓ Вдохновляет, поддерживает интерес к изучению языка и создает атмосферу сотрудничества
Воспитательная функция	Практически отсутствует	✓ Формирует ценности, коммуникативную культуру и навыки взаимодействия

Как показывает сравнение, искусственный интеллект наиболее эффективен при выполнении алгоритмизируемых, повторяющихся и трудоемких задач, связанных с обработкой информации и созданием учебных материалов. В свою очередь, деятельность преподавателя остается незаменимой там, где необходимы педагогическое суждение, эмоциональный интеллект, управление взаимодействием учащихся и принятие профессиональных решений. Таким образом, наиболее перспективной представляется модель сотрудничества человека и искусственного интеллекта, при которой ИИ берет на себя рутинные операции, а преподаватель концентрируется на организации обучения, развитии личности учащихся и создании образовательной среды.

Новая культура обратной связи.

Одним из наиболее значимых изменений становится трансформация самой системы обратной связи. Традиционно преподаватель проверял письменную работу спустя несколько дней после ее выполнения. ИИ способен предоставить рекомендации уже через несколько секунд.

Однако различные исследования (например, Moshe Glickman & Tali Sharot (2025).) показывают, что наибольшую эффективность демонстрирует не полностью автоматическая проверка, а модель Human + AI Feedback, при которой искусственный интеллект выявляет языковые ошибки, а преподаватель помогает учащемуся понять причины их возникновения и способы дальнейшего совершенствования речи. Таким образом, возрастает качество обратной связи без увеличения нагрузки на преподавателя.

Тем не менее существует пробел в навыках. В то время как большинство учителей используют ИИ, лишь малая часть сообщают, что прошли достаточную подготовку для эффективного внедрения этих технологий в свою педагогическую практику.

Таким образом, профессия преподавателя не исчезает, а становится более интеллектуальной и аналитической.

Следующие шаги для профессионального сообщества педагогов, обучающих английскому языку.

Чтобы технологии не отбросили педагогику назад - к пассивным лекционным методам, эксперты предлагают следующие меры:

- Сделать грамотность в сфере ИИ обязательной: подготовка учителей и курсы повышения квалификации должны включать надежные программы обучения грамотности в области ИИ, переходя от простого умения «писать промпты» к критической оценке технологий;

- Разработать профильные определения: зонтичный термин «ИИ» размыт и сильно коммерциализирован. Индустрии языкового образования нужны четкие термины, отделяющие простые инструменты анализа данных от генеративных больших языковых моделей;

- Разработать этические стандарты для индустрии языкового образования: международная политика должна гарантировать конфиденциальность данных, смягчать алгоритмическую предвзятость и защищать учебные классы от инвазивной «датафикации» (чрезмерного сбора и анализа данных) эмоций учеников (ИИ распознавания эмоций);

- Позиционировать ИИ как соавтора, а не как тьютора: ученики должны воспринимать ИИ не как непогрешимого учителя, а как способного, но при этом несовершенного «искусственного одноклассника», чьи результаты работы всегда нужно подвергать критическому анализу.

Заключение.
Искусственный интеллект уже стал неотъемлемой частью современной образовательной среды. Однако его ценность определяется не количеством используемых инструментов, а качеством их педагогической интеграции.

В преподавании английского языка ИИ способен значительно расширить возможности персонализации обучения, автоматизировать рутинные процессы и предоставить учащимся новые формы языковой практики.

Вместе с тем ключевая роль учителя сохраняется: именно он определяет образовательные цели, формирует безопасную и мотивирующую среду, развивает критическое мышление и помогает учащимся осмысленно использовать технологии.

Поэтому главный вызов ближайших лет заключается не в противостоянии человека и искусственного интеллекта, а в поиске эффективной модели их профессионального сотрудничества. Можно предположить, что в ближайшие годы конкурентное преимущество получат учителя, способные педагогически грамотно интегрировать инструменты искусственного интеллекта в образовательный процесс.

 

Список литературы:

1. Glickman M., Sharot T. How human–AI feedback loops alter human perceptual, emotional and social judgements // Nature Human Behaviour. 2025. Vol. 9, No. 2. P. 345–359. DOI: 10.1038/s41562-024-02077-2.

2. Holmes W., Bialik M., Fadel C. Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning. Boston: Center for Curriculum Redesign, 2019. 50 p.

3. Edmett A., Ichaporia N., Crompton H., Crichton R. Artificial Intelligence and English Language Teaching: Preparing for the Future. 2nd ed. London: British Council, 2024. 76 p.

4. Pokrivčáková S. Preparing Teachers for the Application of AI-Powered Technologies in Foreign Language Education // Journal of Language and Cultural Education. 2019. Vol. 7, No. 3. P. 135–153. DOI: 10.2478/jolace-2019-0025.

5. Crompton H., Burke D. Artificial Intelligence in Higher Education: The State of the Field // International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2023. Vol. 20. Article 22. DOI: 10.1186/s41239-023-00392-8.